Il primo trimestre del 2025 ha visto un’ascesa esplosiva degli agenti AI nel settore cripto, configurandosi come uno dei trend più dirompenti nel mondo blockchain. A differenza dei semplici chatbot, queste entità digitali autonome possono detenere e gestire criptovalute, eseguire transazioni, creare contenuti e persino interagire tra loro – tutto senza un controllo umano diretto. All’inizio del 2025, Crypto Twitter e YouTube sono stati letteralmente dominati dal tema degli “AI Agents” come nuova grande narrativa di mercato.

Quello che nel 2024 era partito come una nicchia sperimentale è improvvisamente diventato mainstream: il valore di mercato del comparto agenti AI è passato da praticamente zero a ben oltre i $10 billion in pochi mesi. Sviluppatori, investitori e principali piattaforme cripto stanno correndo per presidiare il fenomeno, lanciando migliaia di agenti on-chain e nuovi token agganciati al loro successo.

Crescita di mercato e momentum nel Q1 2025

Per ogni metrica osservabile, gli agenti AI hanno travolto il mercato cripto all’inizio del 2025. Nel giro di pochi mesi, da segmento quasi inesistente si sono trasformati in una vera e propria economia da miliardi di dollari. La capitalizzazione complessiva dei token collegati agli agenti AI è salita oltre i $15 billion alla fine del primo trimestre. Per dare un’idea dell’ordine di grandezza, questa crescita parte da quasi zero a metà 2024: un segnale di quanto rapidamente la narrativa si sia accesa.

Dati di mercato e report di ricerca hanno sottolineato questa traiettoria parabolica, rilevando come “praticamente ogni grande canale o influencer” si fosse messo a promuovere gli agenti AI come la Prossima Grande Cosa.

Il valore complessivo dei token AI in ambito cripto è atteso a 150 miliardi di dollari nel 2025 (Fonte: https://www.bitget.com/news/detail/12560604485831)

Diversi episodi ad alta visibilità hanno alimentato il momentum. A fine 2024, un agente AI sperimentale chiamato Truth Terminal è finito sulle prime pagine dopo aver convinto Marc Andreessen (uno dei più noti venture capitalist) a inviargli 50.000 dollari, che l’agente ha poi utilizzato per spingere un meme coin. L’operazione è diventata virale – la capitalizzazione del meme coin è esplosa oltre 1,2 miliardi di dollari – mostrando chiaramente la portata della frenesia speculativa che gli agenti AI possono innescare. A gennaio 2025, i social erano già popolati da storie analoghe e previsioni roboanti. Gli influencer spingevano l’idea di agenti autonomi in grado di generare reddito o rendimento per gli utenti “mentre dormono”, attirando masse di investitori retail.

Anche i numeri di adozione e partecipazione raccontano la stessa storia. Una delle piattaforme leader, Virtuals, ha dichiarato di aver lanciato oltre 11.000 agenti AI distinti entro il Q1 e di aver superato i 140,000 unique holders di token legati agli agenti sulla propria rete – un tasso di adozione notevole in un arco temporale così breve. I principali exchange e wallet hanno iniziato a listare e supportare questi nuovi token, ampliandone l’accesso e la liquidità.

I volumi di scambio dei token degli agenti AI sono saliti in modo vertiginoso e almeno alcuni di questi asset sono entrati nella top 100 per capitalizzazione nel corso del trimestre. Il token VIRTUAL (Virtuals Protocol), per esempio, ha messo a segno un rialzo dell’850% a fine 2024, toccando un massimo storico in January 2025 nel pieno del picco di entusiasmo. Analogamente, il token ai16z (token di una DAO di agenti AI) ha raggiunto una valutazione nell’ordine dei miliardi di dollari entro la fine del Q1. Anche token AI più consolidati, come il FET di Fetch.ai, hanno beneficiato di un rinnovato interesse da parte degli investitori agganciandosi a questo filone.

Va sottolineato che questa crescita rapidissima si è verificata in un contesto di mercato cripto nel complesso misto nel Q1. Mentre Bitcoin e molte large cap altcoin si muovevano in trading range relativamente stabili, la narrativa degli agenti AI ha iniettato una nuova ondata speculativa, per molti versi paragonabile alle mode del passato (dalle ICO alle corse al rendimento nella DeFi). Tuttavia, numerosi osservatori ritengono che non si tratti solo di hype, come vedremo. Il boom del primo trimestre ha posto le basi: gli agenti AI hanno dimostrato di saper catalizzare immaginario – e capitali – della comunità cripto, dando vita a un mercato ormai consistente che oggi cerca legittimazione attraverso casi d’uso concreti e crescita sostenuta per tutto il 2025.

Cosa sono esattamente gli agenti AI in ambito cripto?

Alla radice, gli agenti AI cripto sono programmi software autonomi, basati su intelligenza artificiale, che operano su reti blockchain. In termini pratici, un agente AI in ambito cripto è spesso un bot o una entità digitale in grado di percepire informazioni, prendere decisioni ed eseguire azioni – il tutto gestendo e trasferendo criptovalute. A volte si presenta come assistente conversazionale, altre volte come servizio in background con accesso a un wallet cripto. L’elemento di novità risiede nella combinazione di AI avanzata (il “cervello”) e asset/operazioni on-chain (le “mani”).

Secondo gli esperti, questi agenti fanno leva su tecniche di frontiera come Natural Language Understanding (NLU) e conversational AI per interagire con utenti e dati. Sono in grado di rispondere a quesiti complessi sui mercati, fornire indicazioni finanziarie personalizzate o guidare l’utente in operazioni cripto via chat – un po’ come un Alexa o un Siri, ma focalizzato sulle criptovalute e alimentato da dati di mercato aggiornati in tempo reale. L’aspetto cruciale, però, è che oltre alla componente conversazionale un agente AI cripto può intraprendere azioni dirette per conto dell’utente. Può, ad esempio, eseguire un trade al verificarsi di determinate condizioni, spostare fondi tra wallet o persino distribuire uno smart contract.

A differenza dei tradizionali trading bot o semplici script automatizzati, questi agenti AI sono generalmente più adattivi e “intelligenti”. Utilizzano Large Language Models (LLM) – gli stessi modelli alla base di ChatGPT – per analizzare il contesto e formulare decisioni. Sono capaci di interpretare istruzioni in linguaggio naturale (ad es. “Devo tenere o vendere Ethereum in questo momento?”) e combinarle con dati on-chain e capacità di ragionamento dell’AI per arrivare a una risposta o a un’azione operativa. Poiché guidati dall’intelligenza artificiale, possono migliorare nel tempo (apprendendo da nuovi dati o feedback) e gestire input non strutturati che algoritmi rigidi faticherebbero a trattare. In sostanza, se un trading bot tradizionale è paragonabile a una calcolatrice che segue una formula fissa, un agente AI somiglia di più a un analista in grado di adattare dinamicamente la propria strategia al mutare delle condizioni di mercato.

Un’altra caratteristica distintiva è che molti agenti AI sono dotati di un proprio wallet cripto o di asset digitali, che consentono loro di operare con una certa autonomia finanziaria. L’analisi di CoinMarketCap descrive un agente cripto autonomo come “un imprenditore digitale con il proprio wallet cripto”. Ciò significa che un agente può detenere fondi (spesso conferiti da utenti o investitori), spenderli o investirli e persino pagare terze parti. Alcuni agenti arrivano a “ingaggiare” altri agenti o freelancer umani per specifiche attività – per esempio, un agente AI può pagare automaticamente per feed di dati, acquistare servizi di graphic design (tramite pagamenti in cripto) per la creazione di contenuti o remunerare gli utenti che contribuiscono alla sua operatività. Questo rappresenta una differenza chiave rispetto a un normale chatbot: un agente AI cripto ha agency economica. Può cioè accompagnare le proprie decisioni da un impatto finanziario concreto – in token e Wei, più che in dollari e centesimi – aprendo la strada tanto a opportunità interessanti quanto a nuovi profili di rischio.

È altrettanto importante distinguere gli agenti AI dai chatbot tradizionali. In superficie, il canale di interazione può essere simile, spesso un’interfaccia di chat, ma “sotto il cofano” un vero agente è autonomo e orientato agli obiettivi. Come ha sintetizzato un commento del settore, non sono i chatbot tipici a cui ci siamo abituati; sono entità digitali autonome che possono fare trading, creare contenuti e persino assumere altri agenti AI utilizzando criptovalute. In altre parole, un agente AI è action-oriented: non si limita a rispondere alle domande, ma può attivare sequenze complesse di operazioni nel mondo cripto. Se gli si affida, ad esempio, l’obiettivo di “portare un portafoglio a 2 BTC”, un agente sufficientemente avanzato può eseguire in autonomia operazioni di trading, allocare asset in protocolli DeFi, reinvestire i profitti e così via, con un intervento umano minimo. Questa capacità di auto-direzione è ciò che giustifica la definizione di “agente”.

In sintesi, un agente AI cripto = cervello AI + mani cripto. Il cervello AI (machine learning, NLP, ecc.) fornisce capacità di comprensione e decisione, mentre le mani cripto (wallet, smart contract, API degli exchange) gli consentono di incidere realmente sull’ambiente blockchain. Questa combinazione potente è alla base di tutti i casi d’uso più promettenti, ma al tempo stesso è la fonte di molte criticità (come il tema della fiducia nell’affidare denaro a un’AI). Nel primo trimestre del 2025 la tecnologia alla base di questi agenti ha raggiunto un grado di maturità sufficiente non solo a renderli fattibili, ma a farne un prodotto fortemente ricercato, aprendo la stagione della sperimentazione accelerata in tutto l’ecosistema cripto.

Come funzionano gli agenti AI nel contesto cripto?

Dietro le quinte, gli agenti AI cripto integrano uno stack tecnologico articolato per operare in modo fluido. A livello alto, il flusso di lavoro di un tipico agente AI nel mondo cripto comprende (1) interpretazione dell’input, (2) analisi dei dati, (3) decisione e (4) esecuzione on-chain. Possiamo schematizzare il tutto con un esempio – un agente AI dedicato al trading – evidenziando i componenti chiave che lo rendono possibile:

• Interfaccia di Natural Language Processing (NLP): molti agenti partono da un comando o una domanda umana. Attraverso l’NLP, l’agente è in grado di comprendere le istruzioni o le domande degli utenti in linguaggio naturale. Per esempio, un utente può dire all’agente: «Monitora il mercato e compra 0,5 BTC se il prezzo scende sotto i 25.000 dollari». Il modello linguistico dell’agente interpreta la richiesta, identifica l’obiettivo (acquistare Bitcoin) e la condizione (prezzo < 25.000 $). I moderni LLM consentono un livello molto elevato di comprensione, così l’agente è in grado di gestire richieste sfumate e, se necessario, di porre domande di chiarimento.

• Raccolta dati via API e feed: Una volta compreso cosa deve fare, l’agente raccoglie i dati necessari. Nel nostro esempio, l’agente di trading recupera il prezzo corrente di BTC tramite una API di mercato affidabile. In genere, gli agenti AI sono integrati con varie Application Programming Interfaces (API): feed dei prezzi degli exchange, dati dei protocolli DeFi, analytics on-chain, sentiment dai social media, ecc. Gli agenti più avanzati utilizzano tecniche di retrieval-augmented generation (RAG) per ottenere informazioni in tempo reale mentre formulano una risposta o prendono una decisione. Possono anche consultare database storici o effettuare ricerche sul web. In questo modo l’agente non opera “al buio”: aggiorna costantemente la propria base informativa (uno dei motivi per cui gli agenti AI possono sovraperformare gli algoritmi statici in mercati ad alta velocità).

• Motore di ragionamento e decisione: A questo punto entra in gioco il “cervello” dell’agente – di solito una combinazione di un LLM e, se necessario, modelli specializzati (per previsione, analisi del rischio, ecc.). Disponendo di input e dati, l’agente analizza lo scenario e decide l’azione da intraprendere. Proseguendo l’esempio: la logica dell’agente confronta il prezzo con la soglia di 25.000 $. Questa logica può essere una semplice regola impostata dall’utente o una strategia più sofisticata appresa dall’AI (ad esempio basata su indicatori tecnici). Molti crypto agent integrano anche reinforcement learning e altre tecniche di pianificazione per valutare le alternative. L’agente può simulare gli esiti: «Se compro ora, quale profitto atteso rispetto ad aspettare?». L’arrivo di potenti modelli open source come DeepSeek-R1 ha potenziato in modo significativo queste capacità di ragionamento: il reasoning avanzato di DeepSeek-R1 permette agli agenti di pianificare e adattare le strategie a costi molto inferiori rispetto ai modelli proprietari. Il primo crypto AI agent basato su DeepSeek-R1 è stato lanciato a fine 2024, dimostrando che modelli open possono alimentare agenti on-chain efficaci, in grado di apprendere comportamenti ottimali solo tramite reinforcement learning.

• Esecuzione on-chain (smart contract e wallet): Una volta presa la decisione, l’agente la esegue interagendo con l’infrastruttura blockchain. Nel nostro caso, quando il prezzo di BTC scende a 24.900 $, l’agente esegue un ordine di acquisto. Come? Se è collegato a un exchange centralizzato, può usare le API dell’exchange con l’account dell’utente. Se è completamente on-chain, può interagire con lo smart contract di un DEX per scambiare stablecoin contro 0,5 BTC. Qui entra in gioco il wallet crittografico dell’agente – può detenere già le stablecoin o avere, in precedenza, l’autorizzazione a utilizzare i fondi presenti nel wallet dell’utente. Alcuni agenti sono implementati direttamente come smart contract o come una serie di smart contract che eseguono le istruzioni in modo trustless. Altri girano off-chain (come servizi cloud o bot), ma firmano transazioni con le proprie chiavi private quando devono agire on-chain. In tutti i casi, la blockchain rappresenta il livello di esecuzione delle decisioni dell’agente: trading, spostamento di fondi, mint di NFT o deploy di nuovi contratti. Il Virtuals Protocol, per esempio, standardizza questo approccio tokenizzando gli agenti come token ERC-20 e assegnando loro un’identità on-chain, così l’interazione con le applicazioni basate su Ethereum avviene tramite la specifica istanza di token e i relativi moduli.

• Apprendimento e adattamento: Molti AI agent integrano un ciclo di feedback per diventare più efficaci nel tempo. Questo può avvenire tramite apprendimento esplicito (aggiornamento dei modelli con nuovi dati) o implicito (adattamento delle strategie sulla base dei risultati). Un agente può accorgersi, ad esempio, che un certo pool DeFi utilizzato per generare yield ha performato al di sotto delle attese e “imparare” a evitarlo in futuro. Oppure può incorporare il feedback degli utenti («quel suggerimento non è stato utile»). L’idea è che i crypto agent non sono algoritmi statici; idealmente migliorano in modo continuo (o quantomeno si aggiornano) al mutare delle condizioni. Nel primo trimestre del 2025 si è assistito a molta sperimentazione in questa direzione – ad esempio agenti che usano input multimodali (dati di prezzo + sentiment social) per affinare le scelte di trading, o che sfruttano il “Chain-of-Thought” prompting (una tecnica di prompting per LLM) per ragionare in maniera più sistematica. Non tutti gli agenti, oggi, apprendono davvero in autonomia, ma la traiettoria è verso una crescente autonomia non solo nell’azione, ma anche nella definizione delle strategie.

In sintesi, un crypto AI agent funziona combinando capacità analitiche AI con la possibilità di agire direttamente sulla blockchain: comprende gli obiettivi, raccoglie i dati dalle fonti rilevanti, decide il corso d’azione migliore tramite modelli di AI e poi agisce on-chain tramite transazioni o chiamate di contratto. Questo ciclo può girare in modo continuo e a velocità “macchina”. L’utente definisce obiettivi o parametri generali, mentre l’agente gestisce l’operatività quotidiana, spesso a livello di secondi. Per l’utente finale è come delegare compiti a un assistente digitale estremamente competente (e instancabile). Per l’ecosistema crypto, significa che una quota crescente dell’attività è svolta da algoritmi che coordinano tra loro, un’evoluzione interessante: agenti economici autonomi che partecipano ai mercati e alle reti insieme agli esseri umani.

Casi d’uso: come vengono impiegati gli AI agent nel mondo crypto

Uno dei motivi per cui gli AI agent hanno catalizzato così tanto interesse nel Q1 2025 è l’ampiezza dei casi d’uso potenziali nell’intero settore cripto. Non parliamo di scenari puramente teorici: già nelle prime implementazioni si sono visti agenti AI svolgere funzioni concrete (e talvolta innovative). Di seguito analizziamo alcune delle applicazioni reali più rilevanti degli AI agent in ambito crypto emerse a fine primo trimestre, tra DeFi, trading, DAO, NFT e gaming.

Da leggere anche sull’“agentic trading”: https://yellow.com/agentic-trading

DeFi: ottimizzazione del rendimento e finanza automatizzata (DeFAI)

La finanza decentralizzata si è rivelata terreno ideale per gli AI agent, dando vita a quella che alcuni chiamano “DeFAI” – la convergenza tra DeFi e automazione guidata dall’AI. Nel mondo intricato di yield farming, pool di liquidità e protocolli di lending, è estremamente difficile per il singolo utente individuare in ogni momento dove siano i rendimenti migliori o i rischi più contenuti. Gli AI agent stanno iniziando a operare come gestori patrimoniali autonomi.

Come spiegano diversi analisti, agenti sofisticati possono monitorare in continuo APY, profondità di liquidità e profilo di rischio dei protocolli su un’ampia gamma di piattaforme DeFi, spostando automaticamente gli asset dove, in quel momento, il rendimento atteso è più elevato. Un agente che gestisce depositi in stablecoin, ad esempio, può riallocare la liquidità tra diversi protocolli di lending (Compound, Aave, piattaforme emergenti, ecc.) ogni volta che intercetta un tasso migliore, valutando al contempo il rischio smart contract o di liquidità per evitare trappole. Allo stesso modo, un agente può fornire liquidità a una pool di un DEX quando le commissioni sono elevate e ritirarla quando i volumi calano, massimizzando gli introiti da fee senza bisogno di intervento manuale dell’utente.

Questo tipo di ottimizzazione in tempo reale equivale a un bot di yield farming attivo 24/7, ma con un livello di “intelligenza” superiore rispetto a uno script statico. L’agente tiene conto di molteplici fattori: non solo l’APR di facciata, ma anche la solidità della piattaforma, eventuali cambiamenti di governance in arrivo, o perfino il sentiment (se, ad esempio, circolano notizie su un possibile exploit, un AI agent potrebbe decidere di ritirare i fondi in via preventiva). Un articolo su Medium presenta il caso concettuale di un “fondo DeFi futuristico gestito interamente da AI agent”, in cui diversi agenti specializzati si occupano di market scanning, trading, gestione del rischio e compliance. In un’architettura del genere, un AI di Risk Management può monitorare le posizioni dell’utente e, se la volatilità supera una certa soglia, far scattare automaticamente coperture o riduzioni di esposizione – una reazione più rapida e disciplinata di quella tipica di un investitore umano. Parallelamente, un Market-Scanning AI analizza feed di prezzo e social media per individuare arbitraggi o trend emergenti, mentre un Trader AI esegue migliaia di micro-operazioni sulla base di questi segnali.

Se quel fondo interamente autonomo resta per ora un modello ideale, diversi suoi elementi sono già realtà. Già nel Q1 2025 erano disponibili prodotti rivolti al retail in cui l’utente può depositare asset e lasciare che un AI agent si occupi della strategia. Alcune DApp di asset management hanno introdotto “vault gestiti da AI” in grado di allocare dinamicamente il capitale. Non a caso è emerso anche il termine “yield agent” per indicare gli agenti specializzati nell’aggregazione di rendimento. Il vantaggio principale è efficienza e vigilanza costante: i farmer umani dormono e possono perdere opportunità improvvise o segnali di allarme, mentre un AI agent resta sempre attivo e reagisce in millisecondi.

Ovviamente, delegare la gestione dei propri fondi a un’AI pone problemi di fiducia, che affronteremo più avanti. Ma la trazione è evidente: diversi progetti DeFi riportano che volumi significativi di TVL (Total Value Locked) sono già gestiti tramite strategie guidate da AI. Gli investitori vedono nei workflow DeFi multi-agente un salto di qualità sostanziale, orchestrando…agent](https://cointelegraph.com/news/blockchain-needs-efficient-use-cases-for-ai-agents-x-spaces-recap-with-vcs) specializzati (uno ottimizza i tassi, uno esegue il ribilanciamento, un altro gestisce la copertura assicurativa via Nexus Mutual, ecc.) potrebbero migliorare in modo significativo sia i rendimenti sia la gestione del rischio. È la naturale estensione del concetto di “money legos” nella DeFi, con l’AI a fare da collante intelligente tra i vari componenti.

In sintesi, gli agenti AI nella DeFi puntano ad automatizzare massimizzazione dei rendimenti e controllo dei rischi, offrendo anche all’utente retail la possibilità di beneficiare di strategie complesse. È l’evoluzione diretta dei robo-advisor e dei gestori automatici di portafoglio della finanza tradizionale, ma adattata al contesto cripto, più decentralizzato e iper-veloce.

Trading e Investimenti: Trader e Analisti Autonomi

Se c’è un ambito in cui velocità e capacità di analisi dati fanno davvero la differenza, è il trading – e qui gli agenti AI hanno già lasciato un segno profondo. I mercati cripto sono aperti 24/7 a livello globale e le decisioni prese in frazioni di secondo possono cambiare radicalmente i risultati. Gli agenti di trading AI sono nati proprio per sfruttare questo scenario, operando come trader e analisti di mercato instancabili che eseguono strategie senza sosta.

Uno degli esempi più discussi nel primo trimestre è stato AIXBT, un agente AI che è diventato di fatto un influencer di trading cripto autonomo. Secondo varie ricostruzioni, AIXBT monitora le opinioni di oltre 400 top influencer cripto e i trend on-chain, per poi pubblicare su X in tempo reale le sue analisi di mercato sintetizzate. La qualità del flusso di insight curato dall’agente è stata tale da attirare un seguito enorme (con alcune stime che gli attribuivano il 3% della “mindshare” complessiva di Crypto Twitter a inizio 2025) e il suo token associato ha superato una valutazione di $500 million. In pratica, AIXBT ha trasformato l’arbitraggio informativo in un business: essendo più veloce e più ampio di qualsiasi umano nel digerire il sentiment di mercato, ha prodotto call e commenti percepiti come preziosi, e gli investitori hanno espresso fiducia nel suo “giudizio” acquistando il token.

Oltre ai feed social, molti agenti AI operano direttamente nel trading algoritmico sugli exchange. Si va da bot relativamente semplici potenziati con modelli predittivi AI a sistemi estremamente sofisticati. Un Autonomous Trader AI può integrare in tempo reale prezzi, order book e news, e piazzare ordini con tempistiche sub-secondo​. A differenza dei classici algoritmi di high-frequency trading rigidi, un trader guidato dall’AI è in grado di adattare dinamicamente la propria strategia quando rileva cambi di regime: ad esempio, se un mercato fin lì laterale inizia a seguire un trend marcato, può passare da tattiche di mean reversion a strategie trend-following. Questa capacità di adattamento è emersa, per esempio, negli agenti impegnati in arbitraggio di volatilità durante eventi di news: interpretano il titolo in breaking (via NLP), stimano l’impatto sui prezzi e ribilanciano le posizioni in pochi istanti.

Sono poi comparsi casi d’uso “retail” in cui gli agenti AI fungono da assistenti personali di trading. Si può immaginare di dare un’istruzione tipo: “Monitora Ethereum e, se inizia a scendere rapidamente, vendi una parte della mia posizione; altrimenti compra gradualmente sui ribassi”. L’agente esegue in autonomia. Questo libera il trader dall’obbligo di restare costantemente davanti ai grafici. Diverse piattaforme cripto hanno integrato “AI bot studio” che consentono agli utenti di configurare il proprio agente con semplici regole in linguaggio naturale, delegandogli l’operatività tramite API key. La combinazione di GPT-4 (e successori) con le API di trading ha abilitato una nuova ondata di “DIY AI trader”, senza necessità di sapere programmare.

Ancora più interessante è l’applicazione dei setup multi-agente al trading. Come già visto, un ecosistema può prevedere un agente AI in funzione di Market-Scanner, uno come Trade Executor e un terzo come Risk Manager​. Suddividendo i ruoli, ogni agente può specializzarsi e scambiarsi poi segnali e comandi. Per esempio, un agente può dedicarsi esclusivamente all’analisi del sentiment su Twitter o ai movimenti dei grandi wallet (le cosiddette whale alert), e segnalare a un altro agente quando intercetta eventi rilevanti, come “forti afflussi verso gli exchange, possibile sell-off in arrivo”. L’agente di trading riceve l’input e può ridurre l’esposizione in via preventiva. Tutto questo può avvenire senza alcun intervento umano, dando vita a uno stack di trading completamente autonomo che opera 24 ore su 24.

Nel mondo reale, nel Q1 si sono visti agenti di arbitraggio impegnati a sfruttare le differenze di prezzo tra DEX, agenti di gestione della liquidità per il market making e agenti specializzati in derivati incaricati di gestire posizioni su perpetual futures con coperture decise dall’AI. Alcuni fondi cripto hanno persino dichiarato di usare agenti AI per gestire interi portafogli, lasciando agli esseri umani la definizione delle linee guida strategiche e dei limiti di rischio, e demandando all’AI la scelta dei singoli trade. Le performance di questi trader algoritmici variano, ma diverse testimonianze aneddotiche indicano risultati migliori rispetto ai portafogli medi gestiti da umani nel trimestre, soprattutto grazie alla reattività istantanea e all’assenza di bias emotivi.

In definitiva, il caso d’uso nel trading ruota attorno a velocità, adattabilità e ampiezza di analisi. Gli agenti AI si comportano come trader sempre attivi e privi di emozioni, in grado di processare una massa enorme di informazioni (prezzi, notizie, social, dati on-chain) ed eseguire un piano in tempo reale. Nei mercati cripto estremamente volatili del Q1 2025, questa capacità ha rappresentato un vantaggio competitivo importante – o quantomeno una forma di “polizza tranquillità” per chi vuole essere certo che “qualcuno” (anche se non umano) tenga d’occhio il mercato al posto suo.

DAO e Governance On-Chain: Agenti AI come Soggetti Decisionali

Le Decentralized Autonomous Organizations (DAO) sono, in sostanza, schemi di governance collettiva on-chain: gestiscono capitali o protocolli attraverso votazioni della comunità. In modo sempre più evidente, gli agenti AI hanno iniziato a partecipare alle DAO, e in alcuni casi a guidarle. È un salto di livello nell’automazione: un agente AI può comportarsi come membro votante, o addirittura essere il nucleo decisionale di una DAO che agisce nell’interesse della comunità?

Uno dei casi più clamorosi è ai16z, citato in precedenza. Il progetto viene presentato come la prima DAO guidata da un agente AI autonomo. In pratica, ai16z adotta una “persona” AI modellata su Marc Andreessen, con il compito di prendere decisioni di investimento in stile venture capital​. I detentori del token scommettono di fatto sulla capacità dell’AI di allocare il capitale in modo efficiente. L’agente utilizza un framework di simulazione multi-agente chiamato Eliza per interagire sulle varie piattaforme mantenendo una “personalità” coerente​. Sono previste anche votazioni di governance in cui le proposte avanzate dall’AI vengono eseguite se i token holder le approvano. È un ribaltamento dello schema tradizionale delle DAO: di solito sono gli umani a proporre e votare, mentre i contratti intelligenti eseguono; qui è l’AI a formulare le proposte e gli umani a ratificarle o bocciarle. Il successo del token ai16z (arrivato a una market cap di $2B e con APY di staking significativi​) mostra quanto il mercato trovi intrigante l’idea di affidare a un’AI la gestione di un veicolo di investimento, confidando in un processo decisionale data-driven e teoricamente privo di bias umani.

Al di là delle organizzazioni interamente guidate da AI, gli agenti vengono sempre più spesso impiegati come analisti o delegati nelle DAO “tradizionali”. Alcune DAO generano migliaia di proposte, thread di forum e discussioni off-chain: un volume ingestibile per un singolo individuo. Agenti AI sono stati quindi incaricati di riassumere le proposte di governance, valutarne gli impatti potenziali e perfino votare in automatico sulla base di criteri preimpostati. Un esempio: la treasury DAO di un protocollo DeFi può dotarsi di un agente che passa in rassegna tutte le richieste di finanziamento, segnala quelle che soddisfano determinati parametri di ROI e rischio, e vota “Sì” o “No” coerentemente con quell’analisi. In questo caso, l’agente opera come proxy di voto per conto di un singolo utente o di un’intera comunità che gli ha delegato le proprie quote. Nel Q1 2025 si sono visti i primi esperimenti in cui piccoli token holder hanno aggregato la propria “potenza di voto” e l’hanno affidata a un agente AI, creando di fatto un “pool di delega AI” per la governance. L’agente vota su ciò che ritiene essere l’interesse collettivo del pool, dopo aver passato al setaccio argomentazioni e metriche on-chain.

Un ulteriore caso d’uso emergente è quello dei tesorieri AI. Le DAO spesso dispongono di treasury consistenti da gestire: investimenti in yield, diversificazione, budget operativo. Un agente AI può assumere il ruolo di gestore di tesoreria, allocando i fondi nel rispetto delle linee guida fissate dalla comunità. La DAO può ad esempio stabilire: “mantieni X mesi di runway in stablecoin, destina Y% a strategie a basso rischio, Z% a opportunità di crescita”, lasciando poi all’agente il compito di implementare e aggiornare queste policy al mutare delle condizioni di mercato. È un’estensione del caso DeFi, ma incardinata nei vincoli di mandato collettivo.

Il vantaggio dell’uso di AI nella governance è, di nuovo, nella capacità di elaborazione e nell’efficienza. Un agente non si annoia davanti a 50 thread di forum: li sintetizza in pochi secondi, estraendo i punti chiave. Può riconoscere pattern (“questa proposta è simile a quella bocciata lo scorso trimestre, probabilmente riemergeranno le stesse criticità X, Y, Z”). In teoria può essere anche più neutrale, se programmato per massimizzare metriche di lungo periodo della DAO, invece che interessi politici o personali.

Resta però acceso il dibattito sul conferimento di potere decisionale all’AI nelle DAO. Il mantra “code is law” regge anche quando il codice deve valutare conseguenze sociali e di lungo periodo? Fino al Q1 2025 ha prevalso un approccio prudente: gli agenti AI hanno svolto soprattutto ruoli di advisory o di esecuzione di compiti ben delimitati, più che dirigere unilateralmente l’evoluzione delle DAO (con l’eccezione di esperimenti radicali come ai16z). La tendenza, tuttavia, è chiara: man mano che gli agenti dimostrano affidabilità in funzioni circoscritte, le comunità iniziano a considerarli candidati credibili per assumere quote crescenti di responsabilità nella governance.È del tutto plausibile che, già verso la fine del 2025, vedremo proposte di governance nelle DAO redatte da agenti AI e approvate perché la community ne avrà verificato lo storico di decisioni solide e coerenti.

In sintesi, gli agenti AI nelle DAO stanno iniziando ad agire come veri e propri soggetti intelligenti: da analisti di proposal e deleghe di voto fino a leader autonomi in organizzazioni sperimentali. Si amplia così il significato stesso di “autonomous” in Decentralized Autonomous Organization: non più solo autonomia nell’esecuzione, ma potenzialmente anche nella fase decisionale.

NFT e contenuti creativi: agenti AI come creatori e curatori

Il boom NFT degli anni passati è stato dominato da arte digitale e collectible. Oggi gli agenti AI aggiungono una nuova dimensione: creazione dinamica di contenuti e interazione continua. Nel Q1 2025 abbiamo iniziato a vedere agenti guidati dall’AI entrare nell’economia NFT e creator, sia generando nuovi contenuti sia gestendo collezioni e community esistenti.

L’applicazione più immediata è quella dell’arte e dei collectible generati dall’intelligenza artificiale. Le piattaforme che sperimentano con “Generative NFT agents” consentono a un’AI di creare in modo continuativo nuove opere NFT o brani musicali sulla base di determinati parametri, reagendo anche ai trend di mercato. Un agente, per esempio, può monitorare quali stili o temi funzionano meglio sui marketplace NFT e poi produrre nuove opere da mintare e mettere in vendita, adattando il proprio stile alla domanda. Di fatto, l’agente diventa un artista autonomo.

Alcuni collezionisti NFT configurano agenti che compongono musica tokenizzata o progettano card da trading. L’agente può poi listare automaticamente i pezzi sui marketplace, gestire la strategia di prezzo (abbassandolo se non c’è domanda, alzandolo se l’interesse cresce) e convogliare i proventi nel proprio wallet o in quello del proprietario. L’arte generativa non è una novità; l’integrazione con il minting on-chain e con la gestione di vendita crea però una filiera completa in cui l’AI non solo crea, ma commercializza in autonomia ciò che produce.

Un altro ambito di utilizzo è la gestione delle community legate a progetti NFT. Le collezioni più popolari hanno spesso community su Discord o Telegram che richiedono moderazione, supporto e animazione costante. Agenti conversazionali AI vengono già utilizzati come guide 24/7: rispondono alle domande dei holder (ad esempio “Quando è previsto il prossimo airdrop per gli owner degli NFT?”), spiegano come fare staking o utilizzare i token, e partecipano persino alla costruzione della lore: molti progetti NFT hanno universi narrativi propri, e gli agenti possono interpretare personaggi, rendendo l’esperienza più immersiva. Un articolo sugli AI Agents evidenzia come questi strumenti possano offrire supporto educativo semplificando il gergo crypto per i neofiti – un bisogno molto presente anche nelle community NFT, dove spesso serve guidare i nuovi arrivati nel comprendere il progetto. Automatizzando queste interazioni, i team riescono a mantenere alto il coinvolgimento senza dover schierare moderatori umani in maniera continuativa in ogni fuso orario.

Esiste poi un’area di convergenza tra agenti AI e NFT rappresentata da influencer virtuali o personalità digitali guidate dall’AI. È il caso, già citato, di AIXBT su Twitter: una sorta di NFT vivente, non come immagine statica, ma come identità digitale con una fanbase e un valore tokenizzato. Analogamente, progetti come Luna sulla piattaforma Virtuals mostrano un agente AI che si comporta da vocalist virtuale e social media personality. La “missione” di Luna è far crescere il proprio seguito fino a 100.000 follower, e arriva a spendere il proprio treasury per commissionare graffiti ad artisti reali e per “ingaggiare” altri agenti AI nella produzione di contenuti.

Qui il confine tra NFT (come personaggio digitale unico) e agente AI (come attore autonomo) si fa labile. Luna è, in sostanza, un personaggio NFT “vivo”, che prende decisioni per aumentare la propria notorietà e il valore del proprio token. È facile immaginare agenti analoghi che incarnano personaggi di giochi, idol virtuali o mascotte di brand, capaci di interagire con i fan e portare avanti campagne di marketing in maniera autonoma. Potrebbero, ad esempio, rilasciare drop limitati di NFT che li raffigurano, destinati ai follower più attivi. Questo concetto di influencer virtuali autonomi nasce dall’incrocio tra trend NFT e AI.

Luna AI e le sue funzionalità

Dal punto di vista di collezionisti e creator, gli agenti AI sono strumenti preziosi anche per la gestione del portafoglio e la scoperta di nuovi asset. Un agente può amministrare una collezione NFT: monitorare le valutazioni di mercato, individuare potenziali acquirenti o opportunità di scambio, segnalare in tempo reale nuovi drop in linea con i gusti del proprietario, o persino partecipare ad aste entro limiti di spesa predefiniti. In un contesto di overload informativo sui marketplace, avere un’AI che filtra e cura ciò che conta davvero è un forte valore aggiunto. Alcuni servizi lanciati nel Q1 offrivano “advisor” AI in grado di indicare quali progetti NFT mostrassero dinamiche on-chain anomale (per esempio ingressi di “whale” che potrebbero anticipare una fase di rialzo).

Un caso concreto: il gioco Kuroro Wilds (citato in Three AI Agents Built On Blockchain To Transform Crypto, DeFi, Gaming) ha impiegato un agente AI all’interno della propria campagna play-to-airdrop. In questo RPG, l’agente (o il sistema AI) monitorava i giocatori che completavano quest e task social, e li premiava con punti convertibili in KURO token in lancio. Di fatto, un meccanismo di distribuzione governato dall’AI: verifica algoritmicamente l’effettivo engagement dei player e assegna ricompense, un lavoro che sarebbe estremamente oneroso se svolto manualmente per migliaia di utenti. Il risultato è stato un sistema di reward dinamico e reattivo, che si adattava alla partecipazione, rendendo l’airdrop più stimolante e, almeno in teoria, più equo. In prospettiva più ampia, qualunque progetto NFT o di gaming potrebbe utilizzare agenti simili per gestire programmi di reward, airdrop o intere economie in-game in tempo reale.

In conclusione, gli agenti AI nell’universo NFT e nella creatività crypto assumono i ruoli di creatori, curatori e gestori. Producono contenuti (arte, musica, storytelling), presidiano le community come rappresentanti sempre attivi e ottimizzano la gestione e la distribuzione dei collectible digitali. Così gli NFT evolvono da supporti statici a qualcosa di più vicino a entità “vive” o servizi continuativi, in linea con la visione in trasformazione del metaverso.

Gaming e metaverso: partecipanti di gioco autonomi

Anche il gaming on-chain e le piattaforme metaverso hanno iniziato a integrare agenti AI, con l’obiettivo di creare mondi più dinamici e interattivi. Il gioco, per definizione, è un sistema complesso di regole: un ambiente ideale perché l’AI impari a muoversi, ottimizzare strategie o simulare personaggi intelligenti. Entro il Q1 2025 si sono visti i primi utilizzi di agenti AI sia come giocatori veri e propri, sia come NPC (non-player characters) nei giochi crypto.

Dal lato “player”, gli agenti AI possono affrontare giochi play-to-earn (P2E) per conto degli utenti, accumulando ricompense. È una zona grigia, vicina al botting, ma alcuni titoli consentono o addirittura incoraggiano forme di automazione controllata. In un mondo virtuale dove attività ripetitive generano token, l’utente può delegare a un agente AI il “grinding” continuo di queste missioni. A differenza di una macro rudimentale, un agente è in grado di apprendere le meccaniche di gioco e ottimizzare il proprio stile di gioco, fino a scoprire strategie o opportunità di arbitraggio nell’economia interna. Si sono già visti casi di agenti che gestiscono più account per fare yield farming di token di gioco negoziabili sugli exchange, diventando una sorta di “scholarship” autonoma (riprendendo il termine reso popolare da Axie Infinity). Gli sviluppatori restano però molto cauti: un uso incontrollato di agenti può sbilanciare totalmente un game. Per questo le applicazioni più interessanti sono quelle in cui gli agenti vengono integrati in modo progettato e regolato.

Tornando a Kuroro Wilds, l’RPG citato prima non si è limitato a usare un agente per la distribuzione dei reward, ma apre la strada a personaggi di gioco governati dall’AI. La descrizione sottolinea narrativa e quest coinvolgenti: è facile immaginare NPC o mostri controllati da agenti che si adattano alle mosse dei player. Anche se Kuroro non è ancora arrivato fino a questo punto, altri progetti hanno già accennato all’introduzione di NPC “intelligenti”. Un NPC gestito da un agente potrebbe modulare il proprio livello di sfida o i dialoghi in base al comportamento del giocatore. Nei giochi blockchain, dove gli asset sono persistenti (un NPC, ad esempio, può droppare token o NFT), utilizzare l’AI per calibrare le ricompense in funzione della domanda e dell’offerta contribuisce alla stabilità dell’economia di gioco.

Un altro fronte è quello delle piattaforme metaverso – spazi virtuali condivisi, spesso legati a proprietà NFT. Qui gli agenti AI vengono impiegati come assistenti virtuali o “host”. Entrando, ad esempio, in una galleria d’arte digitale, un agente può accogliere l’utente, illustrare le opere esposte (attingendo a dati su IPFS o alla provenance on-chain dell’NFT) e guidarlo persino nell’acquisto, accompagnandolo nell’interazione con lo smart contract. Di fatto, agiscono come “abitanti locali” del metaverso, rendendolo più vivo. Senza questi agenti, molti mondi virtuali restano deserti ogni volta che non ci sono abbastanza persone collegate in contemporanea; gli agenti colmano quel vuoto con una presenza costante.

Giochi come Axie Infinity hanno già conosciuto l’uso di script automatizzati, ma gli agenti del 2025 fanno un salto qualitativo: sono in grado di elaborare strategie anche in contesti competitivi. Nella community si discute di agenti allenati con tecniche di reinforcement learning per eccellere nei giochi on-chain, scenario che potrebbe dare vita a vere e proprie competizioni AI vs AI registrate on-chain (un nuovo “e-sport” di osservazione, paragonabile ai tornei di scacchi tra AI, ma con token in palio). Alcune sperimentazioni preliminari hanno già visto agenti allenarsi su giochi di carte collezionabili su blockchain, …trovare combinazioni di carte inedite che i giocatori umani non avevano ancora scoperto. Questo tipo di esplorazione può arricchire il meta del gioco e aiutare gli sviluppatori a capire se alcune risorse sono sbilanciate.

In sintesi, nel gaming gli AI agent sono al tempo stesso alleati e avversari: possono automatizzare le parti più noiose per i player (far grinding di token, ripetere quest meccaniche), oppure diventare parte integrante dell’esperienza (NPC intelligenti, eventi dinamici). La visione di fondo è quella di giochi che possono funzionare in gran parte in modo autonomo, con contenuti e personaggi guidati dall’AI: un’idea perfettamente in linea con l’etica della decentralizzazione. Immaginate un mondo di gioco che continua a evolvere anche se il team originario fa un passo indietro, perché gli agent mantengono l’ecosistema vivo e interessante.

Siamo ancora agli inizi, ma il Q1 2025 ha offerto un primo assaggio di come gli AI agent potrebbero trasformare il Web3 gaming in un’esperienza più autonoma e immersiva, dove non tutti i personaggi che incontri sono umani, ma possono comunque risultare coinvolgenti e creare valore per l’ecosistema.

Principali piattaforme, progetti e token di AI agent che guidano il settore

Con l’esplosione del trend degli AI agent, alcune piattaforme e progetti si sono imposti come l’ossatura di questo nuovo ecosistema, ciascuno con un ruolo diverso: dall’infrastruttura di base all’emissione di token molto ricercati dagli investitori. Di seguito una panoramica dei principali attori e token che hanno definito il segmento degli AI agent nel Q1 2025:

• Virtuals Protocol (VIRTUAL): spesso citato come il “ground zero” del boom degli AI agent, Virtuals è una piattaforma decentralizzata (lanciata nel 2021) che semplifica la creazione, il deploy e la monetizzazione di AI agent on-chain. Al cuore del progetto c’è il framework GAME (Generative Autonomous Multimodal Entities), che consente di costruire agent con poco codice, usando componenti modulari. In pratica, l’utente può progettare un AI agent (definirne la mission, collegare modelli di AI – linguaggio, visione, ecc. – stabilire permessi e budget) e poi “mintarlo” come token ERC‑20 su Virtuals. Ogni token-agent rappresenta una quota/istanza di quell’agente. L’innovazione dei “tokenized AI agents” è cruciale: significa che gli agent possono essere posseduti, scambiati e sviluppare micro‑economie proprie. Se un agent diventa popolare o profittevole, cresce la domanda per il suo token, generando potenziale upside per chi lo detiene. Virtuals ha introdotto anche un modello di co‑ownership, che consente a più sviluppatori di collaborare su un singolo agent e condividere i ricavi secondo regole on-chain.

Tra fine 2024 e gennaio 2025 Virtuals ha registrato una crescita esplosiva. Il token nativo VIRTUAL è salito di circa l’850%, toccando un ATH a gennaio e scambiando intorno a 1,22 dollari con quasi $800M di market cap al momento della rilevazione, diventando il secondo token legato agli AI agent per capitalizzazione. Il rally è stato alimentato da milestone chiave: il lancio su Base (la chain di Coinbase) delle funzionalità di co‑ownership, e il successo virale di alcuni agent creati su Virtuals nel mondo entertainment (come la già citata vocalist virtuale Luna). Inoltre, Virtuals si propone come AI launchpad: progetti come CLANKER, VVAIFU e MAX hanno utilizzato Virtuals per avviare i propri agent, contribuendo a oltre $60 milioni di revenue per il protocollo. In estrema sintesi, Virtuals per gli AI agent sta giocando un ruolo simile a quello di Ethereum nell’era delle ICO: la piattaforma di riferimento dove si concentra l’innovazione, con un effetto diretto sulla domanda del token e sul valore della rete.

• ai16z (token AI16Z): il progetto si è fatto notare sia per l’omaggio ironico a un gigante del venture capital, sia per il modello pionieristico di DAO governata da un’AI. Lanciato a fine 2024, ai16z ha messo on‑chain un AI agent (soprannominato “Marc”, in chiaro rimando ad Andreessen) come “gestore operativo” di un fondo venture decentralizzato. L’agent utilizza il framework multi‑agent Eliza per coordinare decisioni su diverse piattaforme, mantenendo una strategia coerente. Il token AI16Z ha una doppia funzione di governance e utility: dà diritto di voto sulle proposte e viene usato per le transazioni all’interno dell’ecosistema. Sul fronte economico, il progetto ha fissato un cap di offerta a 1,1 miliardi di token e ha introdotto un rendimento di staking elevato (circa il 31,4% APR) tramite l’ai16zPOOL per incentivare la partecipazione.

A gennaio 2025, la market cap di ai16z era schizzata a 2 miliardi di dollari, segnalando un interesse enorme. Il caso dimostra che la community è disposta a scommettere sull’idea di un fondo gestito da un’AI – affidando di fatto a un algoritmo la capacità di identificare (e potenzialmente eseguire) investimenti in startup o strategie di trading. Il successo di ai16z evidenzia anche la dimensione multi‑chain del fenomeno: il progetto gira su Solana, a conferma che il movimento degli AI agent non è confinato a Ethereum o a una sola chain. L’alto throughput di Solana consente all’agent di eseguire rapidamente grandi volumi di transazioni quando necessario. Nel complesso, ai16z rappresenta una proof of concept di organizzazioni autonome dove un’AI di fatto ricopre il ruolo di “CEO”, e a cui il mercato cripto è disposto ad attribuire una valutazione significativa.

• Fetch.ai / Artificial Superintelligence Alliance (FET): non tutti i protagonisti del 2025 sono “nati ieri”. Fetch.ai (FET) lavora da anni su un framework e una rete per AI agent. Nel 2025 Fetch.ai ha unito le forze con SingularityNET e Ocean Protocol per creare quella che è stata battezzata Artificial Superintelligence Alliance (ASI Alliance). L’obiettivo è combinare asset strategici complementari: SingularityNET porta in dote il marketplace decentralizzato di servizi AI e la ricerca su AGI, Fetch.ai mette sul piatto la tecnologia agent‑based e il tooling (inclusa la piattaforma DeltaV), mentre Ocean offre infrastruttura e marketplace per i dataset di training. L’alleanza si propone quindi come frontiera dello sviluppo di AI decentralizzata. Nel contesto dei crypto agent, l’ASI – e il tech stack di Fetch.ai in particolare – forniscono gli strumenti di base per rendere gli agent più intelligenti e interoperabili tra diverse reti.

Il token FET è stato indicato come il principale AI agent token per capitalizzazione nel periodo considerato, superando anche Virtuals nel Q1. (Sia FET sia AGIX di SingularityNET hanno beneficiato di rally importanti, agganciandosi alla narrativa AI più ampia.) L’ambizione di lungo termine dell’alleanza è quella di perseguire l’AGI in chiave decentralizzata, un vero e proprio “moonshot”. Nel frattempo, però, le loro piattaforme vengono già usate per agent applicativi: dall’ottimizzazione logistica agli oracle predittivi per la DeFi. Il prodotto Predictoor di Ocean, che ha processato $800M di volume sul marketplace dati in sei mesi, dà un’idea della scala operativa di queste infrastrutture, che alimentano gli AI agent con informazioni ad alto valore aggiunto. In soldoni, l’ASI Alliance e il token FET incarnano il lato più infrastrutturale e orientato alla ricerca del settore AI‑crypto: meno hype, più tecnologia di base e, potenzialmente, alcuni dei modelli AI più avanzati su cui altri progetti possono costruire.

• OriginTrail (TRAC): a prima vista, OriginTrail si occupa di supply chain e dati Web3, non di AI agent. Perché allora viene inserito tra gli “AI agent token da tenere d’occhio”? Perché dati di qualità sono il carburante dell’AI. Il knowledge graph decentralizzato e la piattaforma di dati verificabili di OriginTrail possono fare da spina dorsale per AI agent che necessitano di informazioni affidabili. Un agent usato per l’ottimizzazione di una supply chain aziendale, per esempio, potrebbe interrogare OriginTrail per ottenere dati certificati prima di prendere decisioni. Le partnership con colossi come Oracle e BSI indicano che i dataset della rete potrebbero alimentare processi di automazione guidati dall’AI in vari settori industriali. Il token TRAC viene utilizzato per lo staking, per remunerare chi fornisce dati e per garantire l’integrità delle informazioni on-chain. Man mano che gli AI agent iniziano a occuparsi di attività come la verifica della provenienza dei prodotti o l’automazione della logistica – ambiti dove la combinazione AI + blockchain ha un forte razionale – un progetto come OriginTrail diventa un’infrastruttura critica. Nel Q1 2025 TRAC godeva di una capitalizzazione solida (pur non essendo ai livelli delle piattaforme “più scintillanti”), con un’offerta massima di 500 milioni di token e tokenomics pensate per incentivare l’uso della rete. Se gli AI agent si espanderanno davvero in use case enterprise che richiedono dati ricercabili e attendibili, OriginTrail, che ambisce a diventare il “Google del Web3”, potrebbe essere uno strato fondamentale interrogato sistematicamente dagli agent.

• Altri nomi da segnalare: il panorama sta rapidamente popolandosi di nuovi player. ChainGPT ha lanciato AI agent focalizzati sull’analisi on‑chain e perfino su contenuti comici: in un post su LinkedIn, il team ha presentato un secondo agent per market intelligence che funge anche da “comico Web3” per aumentare l’engagement. BULLY è stato citato come esempio di “AI Agent meme coin”, che fonde narrativa AI e meme culture all’interno dell’ecosistema Virtuals. Si tratta di progetti magari poco innovativi dal punto di vista tecnologico, ma capaci di catalizzare community e liquidità in tempi brevissimi, con profili di rischio elevati. In parallelo si muove una categoria più ampia di progetti crypto orientati all’AI (come Cortex, Numerai, ecc.), che non sono AI agent in senso stretto ma orbitano nello stesso spazio tematico. E sullo sfondo, anche protocolli mainstream hanno iniziato a integrare funzionalità AI: a fine Q1 circolavano indicazioni, per esempio, di un possibile assistente AI nell’interfaccia di Uniswap, segnale che la…I grandi player potrebbero integrare tecnologie “agent” senza emettere un loro token.

Principali trend e tecnologie che guidano gli AI Agent

Tra la fine del 2024 e il primo trimestre 2025 una serie di trend e sviluppi tecnologici ha convergito, innescando l’ascesa degli AI agent nel mondo cripto. Capire questi fattori aiuta a spiegare perché sta succedendo ora e dove può andare il settore.

Il “momento iPhone” dell’AI: modelli avanzati e rivoluzione open source

Gli AI agent hanno beneficiato enormemente del salto di qualità nei modelli di intelligenza artificiale. Molti analisti descrivono la fase fine 2024 / inizio 2025 come il “momento iPhone” dell’AI: il punto in cui la tecnologia è diventata abbastanza potente e facile da usare da supportare un’adozione di massa. Due elementi sono stati decisivi:

• LLM a un nuovo livello: Con GPT‑4 di OpenAI (spesso indicato come “o1” in certi ambienti) a fissare l’asticella, la comunità open source ha risposto con modelli come Llama 2 e poi DeepSeek‑R1. Quest’ultimo, sviluppato dalla startup cinese DeepSeek, ha raggiunto prestazioni paragonabili ai migliori modelli statunitensi, ma con costi di esercizio drasticamente inferiori. A gennaio 2025 DeepSeek‑R1 è stato rilasciato con la promessa di essere dalle 20 alle 50 volte più economico rispetto al modello equivalente di OpenAI. Un vero game changer: all’improvviso, gestire un AI agent sofisticato è diventato economicamente sostenibile anche per progetti crypto di dimensioni medio‑piccole, che non possono permettersi di chiamare API costose migliaia di volte al giorno. L’analisi di Switchere su DeepSeek sottolineava come adottare R1 possa essere cruciale per le piattaforme di AI agent per contenere i costi e concentrarsi sulla utilità reale anziché sulla sola narrativa speculativa (How DeepSeek May Affect AI Agent Tokens). Non a caso, molti progetti hanno integrato rapidamente R1 o modelli simili; ad esempio, una prima ondata di AI agent basati su modelli custom DeepSeek è arrivata sul mercato come prova che prestazioni elevate possono essere ottenute a costi molto ridotti (First Blockchain AI Agent Integrates Custom DeepSeek Model).

Il messaggio di fondo è che l’AI non è più il collo di bottiglia: le capacità di ragionamento, comprensione del linguaggio e persino multitasking degli agent odierni sono anni luce avanti rispetto ai modelli del 2022. Questo “boost di intelligenza” consente agli agent di gestire in autonomia compiti molto più complessi (diventando davvero utili, non semplici gadget). E democratizza il settore: un piccolo team di sviluppatori può integrare un modello all’avanguardia senza dissanguarsi, usando framework open su HuggingFace o piattaforme analoghe.

• Framework multimodali e specializzati per agent: Parallelamente, sono emersi framework progettati apposta per la logica “agent”. Il framework Eliza, ad esempio, abilita simulazioni multi‑agent in cui gli agent mantengono identità e conoscenza attraverso contesti diversi. Tecniche come Chain‑of‑Thought (CoT) e Tree‑of‑Thoughts sono state incorporate nei meccanismi di ragionamento per aumentare la profondità decisionale. Questo consente agli agent di scomporre problemi complessi in sotto‑task (fondamentale per workflow articolati del tipo: “Analizza questo nuovo token, valuta se è una truffa, poi definisci una strategia di investimento”). Gli agent hanno anche iniziato a usare tecniche di Retrieval‑Augmented Generation (RAG) con database vettoriali, dotandosi di una sorta di memoria di lungo periodo e della capacità di recuperare on‑demand informazioni rilevanti, superando i limiti dei semplici contesti LLM. Il risultato è una generazione di AI agent più intelligenti, più affidabili e più efficaci nell’azione in tempo reale rispetto alle iterazioni precedenti.

L’effetto combinato di questi progressi è evidente: gli agent crypto autonomi sono diventati realmente praticabili nel 2025. Prima, un agent era spesso inaffidabile o impreciso per limiti del modello. Ora, con capacità vicine a GPT‑4 a costi sostenibili, un agent può imitare in modo credibile il lavoro di un esperto umano, almeno in domini ben definiti. Questo ha spinto fondatori e sviluppatori a sperimentare agent in ogni nicchia possibile, con maggiore fiducia sulla tenuta tecnica dell’AI sottostante.

Sistemi multi‑agent e orchestrazione

Con i singoli AI agent sempre più potenti, sta emergendo la tendenza a connetterli in sistemi multi‑agent per affrontare processi complessi e multi‑step. Invece di un unico AI “onnicomprensivo”, si crea un ensemble di agent specializzati che collaborano. L’idea non è nuova in ricerca, ma la crypto offre un banco di prova unico: gli agent possono interagire e transare on‑chain con piena trasparenza.

Nel primo trimestre 2025 sono emerse architetture in cui, per esempio, una piattaforma DeFi schiera agent diversi per ruoli diversi: un agent dedicato al monitoraggio dei mercati del lending, un altro alla gestione e all’esecuzione di rifinanziamenti del debito, un altro ancora focalizzato sullo yield farming, il tutto all’interno di una strategia unitaria. La piattaforma di fatto orchestra questi agent come un team, spesso con un agent “manager” o con uno smart contract di coordinamento che garantisce l’allineamento agli obiettivi dell’utente.

Esperti di settore sottolineano come workflow multi‑agent orchestrati rappresentino il prossimo grande salto dell’AI on‑chain. Gli investitori guardano con attenzione ai team che sviluppano middleware e protocolli per coordinare sciami di agent. Ciò include aspetti come la standardizzazione dei canali di comunicazione tra agent (ad esempio su un protocollo tipo libp2p o tramite eventi on‑chain), i meccanismi con cui si assegnano i task e la gestione dei conflitti quando due agent propongono azioni divergenti.

Una direzione concreta è quella dei marketplace di AI agent: mercati aperti in cui un agent può “assumere” un altro per un sotto‑compito. In alcuni scenari di Virtuals, un agent con un budget definito pubblica una richiesta (“Mi serve un’immagine per il mio post, pago 0,01 ETH”) e un altro agent, specializzato in generazione di immagini, la esegue. Tutto in automatico. Si crea così una economia di servizi autonoma on‑chain. Alcuni progetti come HyperSDK (nome ipotetico, usato a fini illustrativi) potrebbero puntare proprio a diventare l’infrastruttura di riferimento per questo tipo di commerce tra agent.

Un altro filone riguarda launchpad e incubatori di agent, già intravisti con Virtuals. L’idea di un AI launchpad è quella di industrializzare il go‑to‑market di nuovi agent: dalla raccolta di capitali (DAO o investitori che dotano l’agent di un treasury iniziale) alla condivisione di infrastruttura e distribuzione. Sono nati diversi launchpad – con token come CLANKER, VVAIFU, MAX – focalizzati sul finanziare e promuovere nuove idee di agent. Creano un flywheel: se uno degli agent “in scuderia” diventa un successo clamoroso (per esempio un trading bot estremamente efficace e molto usato), il token e la reputazione del launchpad si impennano, attirando nuovi talenti e nuovi capitali. L’avvertenza, però, è chiara: questo modello ha bisogno di un flusso costante di “progetti blockbuster” per mantenere il momentum; in mancanza di nuove hit, l’interesse può raffreddarsi rapidamente.

Infine, ha assunto crescente importanza il tema di benchmarking e valutazione: come capire se l’Agent A è davvero migliore dell’Agent B su un certo compito? Strumenti come il benchmark GAIA sono stati sviluppati per misurare la capacità degli AI agent di risolvere problemi reali. In uno dei risultati, il framework Eliza ha ottenuto circa il 19,4% su GAIA: non il top assoluto, ma una performance che testimonia una solida maturità per i casi d’uso Web3. Questo tipo di metrica aiuta sia a guidare l’evoluzione tecnica, sia a dare agli investitori un riferimento per distinguere l’innovazione reale dal puro marketing.

In sintesi, sistemi multi‑agent e orchestrazione stanno rendendo gli AI agent scalabili e modulari. Il modello vincente non è il “generalista solitario”, ma team di agent specializzati coordinati per massimizzare le performance complessive – un parallelo evidente con il funzionamento delle grandi organizzazioni umane, solo che qui i “dipendenti” sono programmi di AI. Il Q1 2025 ha posto le basi con launchpad e framework; l’aspettativa è che la traiettoria acceleri man mano che emergono casi di successo concreti.

Integrazione sempre più profonda con la blockchain (DeFi, smart contract, oracoli)

Gli AI agent non potrebbero prosperare senza le tecnologie blockchain che consentono loro di agire davvero. Un trend chiave del Q1 è l’integrazione sempre più stretta tra agent e vari layer dello stack crypto, con l’obiettivo di azioni più efficienti e sicure:

• Oracoli e data feed “intelligenti”: Gli agent vivono di dati. Progetti come API3, Chainlink hanno iniziato a modellare servizi di oracolo specifici per l’uso AI. Un agent potrebbe richiedere, per esempio, non solo i prezzi ma anche indici di volatilità, misure sintetiche di sentiment social, e così via. Le reti di oracoli hanno iniziato a offrire data product compositi, sottoscrivibili on‑chain dagli agent e pagabili a consumo in token. In parallelo, alcuni AI agent sono stati impiegati per rafforzare gli oracoli stessi: Chainlink, ad esempio, ha sperimentato l’uso di AI per individuare in tempo reale outlier nei dati o tentativi di manipolazione, creando una sorta di “watchdog” automatizzato per la sicurezza degli oracoli.

• Smart contract wallet e account abstraction: L’ascesa dell’account abstraction (ERC‑4337) su Ethereum ha semplificato la diffusione degli smart contract wallet, programmabili con policy granulari. Molti AI agent che gestiscono fondi operano tramite questi wallet smart, così da poter eseguire sequenze complesse del tipo “se si verifica la condizione X, allora firma la transazione Y”. L’account abstraction abilita anche funzionalità come le fee sponsorizzate (un indirizzo sponsor che paga il gas per conto dell’agent), eliminando il bisogno per l’agent di gestire direttamente ETH per le commissioni e semplificandone l’operatività. Si vedono sempre più spesso meta‑transazioni, in cui un agent invia un’intent e un altro servizio si occupa di pagare il gas per eseguirla, migliorando drasticamente la UX: gli agent possono agire per conto dell’utente senza che questo debba approvare ogni operazione in tempo reale.Sostanzialmente, l’infrastruttura blockchain si sta adattando per consentire transazioni guidate dall’AI in modo sempre più fluido.

• Chain e protocolli dedicati agli agenti AI: Si sta affermando il concetto di “Agent Chains”, ovvero blockchain o subnet ottimizzate per l’operatività degli agenti AI. Per esempio, una rete può privilegiare finalità rapida e throughput elevato, così da permettere agli agenti di interagire di frequente senza incorrere in alta latenza o costi eccessivi. Alcuni progetti hanno lasciato intendere il lancio di sidechain pensate ad hoc per ospitare sciami di agenti AI (magari con supporto nativo, a livello di consenso, per protocolli di comunicazione tra agenti). Nessuna di queste soluzioni è andata live nel Q1, ma l’idea è nell’aria e potrebbe concretizzarsi più avanti nel 2025.

• Modelli token deflazionistici o guidati dalla utility: Nella tokenomics delle piattaforme per agenti emerge la tendenza a legare il valore del token all’utilizzo reale. Virtuals, ad esempio, ha sperimentato un apprezzamento del token legato all’attività: più agenti e co‑owner usano la piattaforma, più VIRTUAL viene richiesto o bruciato in commissioni. Un altro modello è l’obbligo di mettere in staking i token della piattaforma per creare o far girare un agente (così da garantire “skin in the game” e scoraggiare la proliferazione di agent inutili o spam). I token legati agli agenti AI adottano sempre più schemi in cui la domanda cresce con il numero di agenti attivi e con il loro successo, anziché basarsi su pura speculazione. È una dinamica mutuata dalla DeFi (si pensi ai token dei DEX che catturano valore dalle fee di trading). L’obiettivo è disinnescare il rischio di hype fine a sé stesso, integrando fin dall’inizio una forte componente di utilità.

• Framework di sicurezza e sandbox: Consapevoli dei rischi di affidare il controllo di fondi a codice governato da AI, alcuni progetti hanno introdotto ambienti sandbox e meccanismi di fail-safe per gli agenti. Ad esempio, il wallet smart contract di un agente può essere configurato con regole come: divieto di trasferire più di X importo al giorno senza approvazione multi‑sig, oppure un “interruttore di emergenza” che si attiva in caso di comportamento anomalo. Queste misure sono al centro del dibattito tra gli specialisti di sicurezza, per evitare che un’AI compromessa o malevola prosciughi asset in un colpo solo. Inoltre, gli strumenti di audit si stanno estendendo alla logica degli agenti AI (non solo al codice degli smart contract), arrivando a revisionare strategie o dataset di training per escludere backdoor malevole. È un ambito ancora in maturazione, ma rappresenta un tassello cruciale nell’integrazione del mindset di sicurezza tipico della blockchain nel mondo degli agenti AI.

In sintesi, tecnologia blockchain e agenti AI stanno co‑evolvendo: la blockchain fornisce binari e barriere di sicurezza per l’operatività degli agenti, mentre l’esplosione d’uso degli agenti sta orientando la progettazione di nuove feature e protocolli (più flessibilità, più sicurezza, maggiore disponibilità dei dati). Questo circolo virtuoso è uno dei driver che rende l’“Agentic Web” una prospettiva sempre più concreta.

Fenomeno di Community e Cultura: Meme, Hype ed Educazione

Nessun trend cripto è completo senza una forte componente culturale. Gli agenti AI non sono emersi in un vuoto di pura tecnologia: sono stati alimentati da fascinazione collettiva, cultura dei meme e un potente storytelling.

• Potere memetico: Il concetto di “agenti autonomi” si presta naturalmente a meme e antropomorfizzazioni. Su Twitter/X gli utenti cripto scherzano sugli “AI degens” che fanno ape su token alle 3 del mattino o su agenti che fanno “il lavoro di Dio” shitpostando meme (come nel caso di Truth Terminal). Sono nati memecoin che cavalcano il tema agenti – token privi di vera componente AI ma imbottiti di buzzword per intercettare il sentiment (come ai tempi dei vari “Inu” durante le bolle meme). Diversi commentatori parlano di una fase di hype a trazione meme​. Progetti come BULLY (memecoin dell’ecosistema Virtuals) incarnano gli AI Agent meme coin che prosperano sulla forza della community e sulla moda del momento, con un potenziale virale estremamente rapido​. Molti di questi token probabilmente non avranno vita lunga, ma hanno amplificato enormemente la visibilità: anche i trader più occasionali hanno iniziato a riconoscere “AI agent” come parola‑chiave, alimentando ulteriormente il ciclo di interesse.

• Educazione e accessibilità: Un elemento sorprendentemente positivo è lo sforzo educativo di molti progetti di agenti AI, sia sul fronte cripto sia su quello AI. Poiché spesso l’interfaccia dell’agente è un chatbot, i nuovi arrivati possono porre domande e imparare interagendo in linguaggio naturale. Per esempio, un utente può capire come funziona lo staking o come usare una piattaforma DeFi dialogando con un agente AI integrato nel protocollo. In questo modo l’onboarding migliora: invece di leggere decine di documenti, si può interrogare un assistente digitale. Man mano che più piattaforme adottano agenti AI come front‑end o supporto, la barriera d’ingresso per usare servizi cripto si abbassa. Se la tendenza continuerà, potrebbe favorire un allargamento significativo dell’adozione (immaginando un futuro in cui ogni wallet ha un tutor AI e ogni DApp un guida AI).

• Open source e sviluppo community‑driven: Il trend degli agenti AI è fortemente intriso di ethos open source. I team condividono blueprint di agenti, template di strategie e persino “personalità” preconfigurate, che altri possono riutilizzare e adattare. Community su Reddit (come r/Build_AI_Agents) e Discord stanno diventando hub per collaborare alla creazione di agenti, scambiandosi best practice su modelli e prompt per compiti specifici. Questa cultura collaborativa accelera lo sviluppo: se qualcuno ottimizza l’integrazione di un agente con i contratti di Uniswap, la soluzione viene rapidamente diffusa. Significa anche che il movimento non è sotto il controllo di un singolo attore; proprio come nel mondo cripto, si tratta di un’ondata di innovazione decentralizzata, alimentata da una costellazione di contributori indipendenti.

• La variabile regolatoria: Sebbene non si possa ancora parlare di trend pienamente dispiegato, verso la fine del Q1 è aumentata l’attenzione del regulator. In ottica prospettica, i policymaker hanno iniziato a chiedersi come gli agenti AI si inseriscano nei framework normativi esistenti. Sono consulenti finanziari? I creatori devono ottenere licenze se l’agente gestisce capitali? Se un agente genera perdite, chi ne risponde? Questi interrogativi sono emersi in panel e articoli specializzati. Pur in assenza, nel Q1, di normative specifiche, la community si sta preparando: alcune piattaforme hanno iniziato in via prudenziale a introdurre KYC sugli agenti o a limitare certe funzionalità in specifiche giurisdizioni. La narrativa, insomma, si sta spostando gradualmente dal Far West assoluto verso uno sviluppo un po’ più attento alla compliance, soprattutto per gli agenti che operano con volumi significativi.

In definitiva, oltre la componente tecnologica, l’ondata degli agenti AI è un fenomeno sociale. Ha catturato l’immaginario collettivo: dai builder che la vedono come il futuro dell’automazione, ai meme‑lord che trattano gli agenti come l’ennesima mania con cui divertirsi (e magari monetizzare velocemente). Questo mix di hype e entusiasmo genuino, via via bilanciato da iniziative educative e da una riflessione più matura sulle responsabilità, ha definito il tono del Q1 2025 nella comunità cripto.

Rischi, Sfide e Critiche al Boom degli Agenti AI

L’ascesa degli agenti AI nel mondo cripto è stata entusiasmante, ma porta con sé una serie di rischi e criticità oggetto di intenso dibattito nel Q1 2025. Analizzarli è essenziale per avere un quadro equilibrato.

Rischi Tecnici: Qualità dei Dati, Sicurezza e Affidabilità

Gli agenti AI sono tanto efficaci quanto lo sono i dati e il codice su cui si basano. Un primo rischio chiave è la qualità e l’affidabilità delle informazioni. Se un agente viene alimentato con dati errati o obsoleti, può prendere decisioni disastrose​. Un esempio: un agente che utilizza un price feed in ritardo può comprare o vendere a prezzi sbagliati, oppure basare le proprie raccomandazioni su rumor smentiti da ore. Nel Q1 si sono osservati alcuni incidenti minori in cui agenti hanno diffuso informazioni false (come dichiarare bloccata una blockchain perfettamente operativa perché avevano indicizzato un vecchio articolo). La sfida è garantire che gli agenti lavorino su dati aggiornati e corretti, aspetto non banale in contesti decentralizzati. Tra le soluzioni in discussione: usare più sorgenti dati (se cinque feed concordano sul prezzo, è più probabile che sia corretto) e introdurre meccanismi di verifica (per esempio, un agente che chiede a un secondo agente di fare una contro‑verifica). Il rischio, però, non può essere azzerato: la disinformazione generata dall’AI resta una minaccia concreta, soprattutto se gli utenti ripongono fiducia cieca nell’agente.

La sicurezza è un altro fronte critico. Per definizione, questi agenti possono detenere e trasferire valore, diventando bersagli naturali per attacchi. Un agente AI compromesso può avere effetti devastanti: se qualcuno ne prende il controllo delle chiavi o ne altera la logica, può svuotarne i fondi. Esiste poi il rischio di phishing o social engineering via agenti: un attaccante può indurre un agente a rivelare dati sensibili o eseguire azioni non autorizzate, sfruttando input malevoli (un parallelo ai prompt injection sui chatbot). Gli esperti sottolineano come gli agenti che gestiscono credenziali di wallet siano obiettivi sensibili e debbano essere protetti in modo rigoroso​. Le best practice in discussione includono crittografia delle comunicazioni tra agenti, permessi strettamente granulari (anche in caso di compromissione, l’agente non deve poter “fare tutto”, ma solo il minimo indispensabile) e audit ricorrenti del codice e del modello AI per individuare vulnerabilità​. Trattandosi di un terreno nuovo, i framework di sicurezza stanno ancora rincorrendo l’innovazione. Nel Q1 non si sono registrati pubblicamente grandi hack mirati ad agenti AI, ma l’attività dei white‑hat è in pieno fermento e la sensazione condivisa è che sia solo questione di tempo, se non verranno adottate difese robuste.

Il tema dell’affidabilità si intreccia con quello della comprensione. Anche i modelli avanzati faticano con casi limite o query particolarmente complesse, fuori dal perimetro del training​. Chiedere a un agente una valutazione giuridica molto sfumata sulla normativa cripto in un Paese specifico può portare a risposte imprecise o del tutto inadeguate. Oppure l’agente può fraintendere un comando ambiguo ed eseguire un’azione inattesa. Questo rischio di “comprensione limitata di query complesse” è ampiamente riconosciuto​. Le contromisure adottate finora sono: definire con chiarezza il perimetro operativo dell’agente (non aspettarsi che un bot di trading chiarisca anche la fiscalità, per esempio) e prevedere sempre una via d’uscita verso supporto o intervento umano​. Alcune piattaforme mostrano, al termine dell’interazione con l’agente, una semplice domanda tipo “Sei soddisfatto? Sì/No”, che permette di deviare rapidamente il caso verso un operatore umano in presenza di dubbi o problemi.Un altro aspetto critico è l’overfitting e la scarsa capacità di generalizzazione: un agente può performare bene in condizioni di mercato “normali”, ma fallire del tutto di fronte a eventi di tipo black swan, semplicemente perché non ha mai visto dati simili in fase di addestramento. Nel crypto, dove gli shock estremi sono tutt’altro che rari, questo è particolarmente pericoloso. Da qui l’esigenza di integrare moduli di risk management o veri e propri circuit breaker, in grado di bloccare l’operatività degli agenti quando i parametri escono radicalmente dal range atteso.

Eccesso di fiducia e presidio umano

Come in ogni automazione, esiste il rischio che gli utenti finiscano per fidarsi troppo degli agenti AI. L’iper-affidamento può generare compiacenza. Se gli investitori iniziano a demandare tutte le decisioni agli agenti senza comprenderne la logica sottostante, si espongono a perdite pesanti in caso di errore del modello. Un esempio: un agente consiglia di mantenere in portafoglio un certo token durante un drawdown di mercato; un utente inesperto potrebbe seguirlo ciecamente e subire perdite ingenti, mentre un investitore navigato avrebbe probabilmente preso profitto o tagliato la posizione. Già nel passato recente circolavano aneddoti di trader alle prime armi che seguivano bot “intelligenti” in operazioni speculative, per poi bruciarsi quando il mercato invertiva bruscamente (alcuni canali Telegram erano nati proprio per copiare le mosse di un particolare agente, ricalcando le dinamiche del copy-trading di presunti “guru” umani).

La vera sfida è mantenere il giusto livello di human-in-the-loop. Come evitare la fiducia cieca? Molti esperti suggeriscono di considerare gli agenti AI come assistenti, non come “capo trader”. La guida di Botpress raccomanda esplicitamente di usare gli agenti come strumenti ausiliari, non come unici advisor, e di affiancare sempre le loro indicazioni alla propria analisi. Alcune piattaforme lo impongono per design: per operazioni davvero rilevanti l’agente può soltanto raccomandare, lasciando comunque all’utente il click finale di conferma (o quantomeno prevedendo un’impostazione che lo richieda). Ciò riduce però il vantaggio dell’automazione totale. È un equilibrio delicato. Nel primo trimestre molti early adopter erano utenti tech-savvy, propensi a monitorare attivamente i propri agenti; ma con l’ingresso di un’utenza più mainstream, attratta dalla promessa di “un’AI che fa tutto al posto tuo”, il rischio di over-reliance tende ad aumentare.

C’è poi un tema quasi filosofico: la responsabilità decisionale. Se un agente AI in un DAO vota in una certa direzione e la scelta si rivela dannosa, la community potrebbe accusare l’AI o i suoi sviluppatori. Ma trattandosi di un sistema “autonomo”, la catena delle responsabilità rimane nebulosa. Nel caso di agenti personali, se questi ti fanno perdere denaro, in teoria la colpa è tua per averli utilizzati; ma dal punto di vista dell’esperienza utente è una giustificazione amara, e non è escluso che emergano richieste di forme di assicurazione o di garanzia di performance degli agenti, strumenti che al momento sono tutt’altro che diffusi.

Hype vs realtà: la tenuta del trend

Il settore crypto è abituato ai cicli di hype, e gli scettici sostengono che gli agenti AI siano solo l’ennesimo buzzword trend. Già a marzo 2025 si percepiva un raffreddamento rispetto alla prima ondata di entusiasmo. Un’analisi evidenzia che, dopo il boom di progetti di AI agent nel 2024, a inizio 2025 si è assistito a una rapida diluizione di liquidità: sono nati così tanti protocolli che il capitale degli investitori si è inevitabilmente frammentato. Molti token sono schizzati in alto per poi crollare, man mano che gli speculatori si spostavano sul “prossimo grande tema”, in un pattern che ricorda da vicino l’era delle ICO o la DeFi summer.

Il nodo centrale è passare dall’hype alla sostanza industriale. L’articolo suggerisce che stiamo entrando in una fase più matura, focalizzata su ricavi e performance del prodotto, in cui sopravviveranno solo i progetti di agenti in grado di generare valore reale e flussi di cassa stabili. Implicitamente, buona parte dell’offerta attuale è destinata a spegnersi: una fase di consolidamento è probabile. Il Q1 potrebbe aver segnato il picco del clamore; nel Q2 e Q3 potremmo assistere alle prime lezioni dure (fondi gestiti da agenti che si azzerano, token che sprofondano quasi a zero perché la tecnologia promessa non arriva mai).

Un’altra critica è che, a dispetto delle narrazioni, molti agenti AI non stanno ancora producendo risultati realmente dirompenti. I portafogli gestiti da AI stanno sovraperformando in modo significativo il mercato? I governance agent nei DAO stanno prendendo decisioni strutturalmente migliori rispetto ai comitati umani? Le evidenze restano scarse o aneddotiche. Alcuni early user riportano miglioramenti modesti, ma nulla che un team umano competente non potesse ottenere. Da qui il dibattito: la narrativa sugli AI agent sta correndo più veloce della realtà? Nei forum crypto c’è chi sintetizza il dubbio così: “Non è altro che automazione DeFi con un’etichetta nuova e più trendy?”. I sostenitori ribattono che siamo soltanto agli inizi e che la curva di apprendimento è esponenziale (grazie a modelli più evoluti e al feedback degli errori). Ma per convincere il mercato più ampio servono casi di successo visibili e misurabili.

Altro punto sensibile sono le tokenomics e la cattura di valore. I detrattori chiedono: bene, esiste un “token dell’agente AI”, ma che diritti conferisce esattamente? Se l’agente ha successo, il token beneficia in qualche modo del valore creato (fee share, buyback, revenue-share) o resta una pura scommessa speculativa? In alcuni progetti il token ha un’utilità limitata (governance o semplice status symbol). I team più accorti cercano di ancorare il valore del token all’utilizzo effettivo dell’agente, ma non è uno standard diffuso. Se troppi token legati agli agenti si rivelassero hype senza sostanza, il rischio è di compromettere la reputazione dell’intero segmento. Già a fine Q1 si sono visti casi di token lanciati solo sulla narrativa (senza un agente funzionante) che hanno perso l’80–90% del valore nel giro di poche settimane.

In sintesi, la domanda di sostenibilità è centrale: gli agenti AI sapranno essere all’altezza delle aspettative? Il consenso delle voci più caute è che sì, il potenziale è rivoluzionario, ma servirà un forte processo di selezione. Lo schema ricorda il post-bolla dot-com: dopo la deflazione dell’euforia sono emersi i veri colossi di internet. È plausibile che si formi una “bolla degli AI agent” destinata a sgonfiarsi; questo non significherà la fine del paradigma, ma piuttosto la pulizia delle sue derive più speculative.

Questioni etiche e regolamentari

Con l’aumento del grado di autonomia degli agenti, emergono interrogativi etici non banali. Se un agente è istruito a massimizzare il profitto, fino a che punto può spingersi? Potrebbe ricorrere a condotte borderline, come schemi di pump-and-dump o l’exploit di loophole di mercato che danneggiano altri attori? Immaginiamo un agente di trading che scopre come manipolare il prezzo di un low-cap token a proprio vantaggio, replicando il comportamento di un trader spregiudicato ma senza quel minimo freno morale che un umano potrebbe avere. O ancora, un agente che inonda una rete o i social con disinformazione per influenzare i prezzi (il caso dell’agente Truth Terminal che spingeva un meme coin è stato visto da alcuni come una versione “soft” di questo scenario). Il rischio è che gli agenti AI amplifichino attività malevole se non adeguatamente vincolati. Da qui gli appelli a introdurre paletti etici o limiti operativi codificati nel software stesso – una sorta di “leggi di Asimov” applicate alla finanza on-chain.

Sul fronte regolatorio, i temi aperti sono molteplici:

• Regolamentazione finanziaria: se un agente AI fornisce raccomandazioni di investimento o gestisce un fondo, deve essere registrato come investment advisor o gestore? Le norme attuali non contemplano soggetti non umani in questi ruoli. È probabile che i regolatori cerchino di ricondurre la responsabilità ai creatori o agli operatori dell’agente, applicando i framework esistenti. Ad esempio, la SEC potrebbe sostenere che un fondo gestito da un’AI ha comunque una “persona controllante” (gli sviluppatori) tenuta al rispetto delle regole. La zona grigia è ampia, ma verrà inevitabilmente testata nel momento in cui un fondo gestito da un agente brucerà capitali di investitori retail.

• Responsabilità e “personalità giuridica”: alcuni giuristi iniziano a ipotizzare che gli agenti fortemente autonomi possano richiedere uno status simile alla personalità giuridica delle società, per poter essere convenuti in giudizio o stipulare contratti in proprio nome. È un dibattito ancora embrionale. Al momento, l’impostazione prevalente è che la responsabilità ricada comunque su qualcuno: lo sviluppatore, l’utente o il DAO che “possiede” l’agente. Questa incertezza giuridica potrebbe rallentare l’adozione in contesti istituzionali tradizionali (per esempio, una banca potrebbe esitare a utilizzare un agente crypto AI se non è chiaro chi paga il conto in caso di incidente operativo).

• AML/KYC: un agente AI può essere usato per movimentare fondi in modo da oscurare l’identità del beneficiario effettivo. I regolatori temono che questi sistemi diventino fronti per il riciclaggio. Alcuni exchange che nel Q1 hanno listato token legati ad agenti AI hanno iniziato a chiedere conto della compliance AML/KYC sulle treasury controllate dagli agenti. Se un agente detiene asset significativi, dovrà avere un’identità verificata o rispettare le travel rule per i trasferimenti di grande entità? Sono nodi di compliance destinati a emergere con forza. In uno Space su X, un VC osservava che gli agenti AI on-chain dovranno individuare use case efficienti che rientrino nei confini regolamentari (“Blockchain needs efficient use cases for AI agents: X Spaces recap with VCs”), lasciando intendere che gli agenti totalmente “fuori controllo” rischiano di essere rapidamente oggetto di repressione normativa.

Nel complesso, se il Q1 2025 è stato dominato soprattutto da sviluppo e storytelling, queste criticità di fondo hanno accompagnato il boom come un sottofondo costante, a cui i team più seri stanno prestando attenzione. Il modo in cui l’ecosistema saprà gestire sicurezza dei dati, corretta supervisione umana, derisking dell’hype e inquadramento legale determinerà se gli agenti AI sapranno evolvere da moda passeggera a infrastruttura stabile del mondo crypto.

Prospettive per gli AI agent nel crypto (resto del 2025 e oltre)

Superata l’ondata iniziale del Q1, la domanda che il mercato si pone è: che cosa ci aspetta ora per gli agenti AI nel crypto? Le prospettive per il resto del 2025 sono prudentemente ottimistiche, con alcuni filoni chiave da monitorare.

Verso un “Agentic Web”: più autonomia, più ubiquità

Figure di settore come Jansen Tang di Virtuals immaginano all’orizzonte un “Agentic Web”: uno scenario in cui gli agenti AI gestiscono una quota rilevante delle transazioni e dei servizi digitali. L’impatto potenziale è dirompente: entro fine 2025 potrebbe diventare normale che il proprio agente personale dialoghi con altri agenti per gestire un portafoglio multichain, trovare il modo più efficiente di rifinanziare un crypto-loan, programmare le votazioni nei DAO mentre siamo in vacanza, o persino gestire un micro e-commerce in crypto in nostra vece. Tutte queste interazioni, tra agenti e tra agenti e persone, verrebbero ancorate e registrate su blockchain, offrendo quel livello di trasparenza e accountability che oggi manca completamente nei sistemi di AI “black box”.

Questo non è…A detta dei sostenitori, alcuni tasselli di questo scenario – che sembrava materia da decenni – potrebbero essere a pochi mesi di distanza. I segnali ci sono già: agenti per la finanza personale, agenti per marketplace NFT e così via. Entro la fine del 2025 potremmo assistere a integrazioni strutturali di agenti nelle app crypto di uso quotidiano. Ad esempio, il tuo wallet potrebbe includere una scheda “assistant AI” in grado di eseguire comandi su tutte le tue app DeFi tramite un’unica interfaccia. Gli exchange potrebbero offrire il ribilanciamento di portafoglio gestito da AI come funzionalità nativa. Una parte di queste soluzioni verrà probabilmente lanciata man mano che la concorrenza si intensifica: chi offrirà l’assistente AI più intelligente e sicuro avrà un forte vantaggio nell’attrarre utenti.

L’aspettativa è che gli agenti diventino comuni quanto gli smart contract, come uno strato superiore che ne aggiunge intelligenza e capacità decisionali. Con la loro proliferazione, inizieranno a interagire sempre più tra loro in modo diretto. Potremmo assistere a comportamenti emergenti: cluster di agenti che cooperano per gestire, ad esempio, un hedge fund decentralizzato, oppure agenti cross‑project che negoziano autonomamente scambi di liquidità tra protocolli, senza intermediari umani.

Focus su utilità e valore dimostrabile

L’ondata di entusiasmo lascerà verosimilmente spazio a una mentalità del tipo “fammi vedere i risultati”. Nel corso del 2025 dovrebbe diventare più chiaro quali progetti di AI agent stanno realmente consegnando valore. Ci aspettiamo:

• Selezione naturale dei progetti più deboli: Molti token nati per fare cassa al volo o idee poco mature svaniranno, man mano che gli utenti si concentreranno su soluzioni che funzionano in modo misurabile. I progetti che sopravviveranno saranno con ogni probabilità quelli con basi utenti attive, ricavi reali o metriche di performance solide (per esempio, un fondo gestito da agenti che ha sovraperformato il mercato di X%, o un servizio clienti gestito da AI agent che ha ridotto i tempi di risposta di Y%). Questo processo darwiniano è sano e richiama a grandi linee i precedenti cicli di innovazione.

• I vincitori dettano gli standard: I progetti che emergeranno potranno imporre standard de facto per il settore. Se, ad esempio, Virtuals dovesse continuare a dominare, il suo standard di tokenizzazione per agenti potrebbe diventare ampiamente adottato e altre chain potrebbero implementare la compatibilità con Virtuals. Oppure, se un’altra piattaforma dovesse proporre il miglior sistema di comunicazione tra agenti, potrebbe diventare l’equivalente di un “HTTP per agenti”. Entro la fine del 2025 potremmo vedere un primo allineamento su best practice e protocolli condivisi, fino alla nascita di organismi o working group dedicati alla standardizzazione delle interfacce per AI agent.

• Integrazione con sistemi legacy e CeFi: Per dimostrare pienamente il proprio valore, gli AI agent dovranno oltrepassare i confini del mondo puramente crypto‑native. Potremmo vederli integrati nella finanza tradizionale o in servizi Web2. Esiste già un esempio iniziale: Circle, emittente di USDC, ha mostrato come gli AI agent possano essere impiegati per automatizzare i pagamenti in USDC (Enabling AI Agents with Blockchain - Circle). Se questi esperimenti daranno risultati concreti, banche e app fintech potrebbero integrare agenti crypto AI per casi d’uso come regolamenti transfrontalieri o gestione di tesoreria, evidenziandone l’utilità nel sistema finanziario più ampio.

La metrica chiave a fine anno sarà: quanta attività economica reale viene effettivamente gestita dagli AI agent? Se una quota significativa della DeFi TVL, dei volumi di trading o delle allocazioni di tesorerie DAO sarà sotto il controllo degli agenti (con esiti positivi), potremo dire che avranno consolidato la propria utilità.

Innovazione continua: agenti più intelligenti, sicuri e specializzati

Sul fronte tecnologico, ci si attende che gli AI agent diventino ancora più intelligenti ed efficienti. La competizione aperta (DeepSeek, OpenAI e altri) porterà nuove versioni di modelli, magari DeepSeek‑R2 o un modello di livello “GPT‑5” entro fine 2025. Ogni salto evolutivo dell’AI si tradurrà direttamente in un miglioramento degli agenti: maggiore contesto, capacità di ragionamento più avanzata, meno errori. È plausibile anche una crescente specializzazione dei modelli. Un “AI trader model” ottimizzato su dati di mercato potrebbe battere i modelli generalisti nei compiti di trading. Potremmo vedere una vera e propria libreria di modelli specialistici che gli agenti possono richiamare a seconda del compito (uno per il linguaggio, uno per il quantitativo, ecc.).

Anche gli agenti multimodali faranno passi avanti: sistemi in grado di “vedere”, “ascoltare” e operare in spazi virtuali o persino fisici. Non è fantascienza immaginare un agente che analizzi immagini satellitari (tramite API) per supportare un’operazione su materie prime, o che scruti repository di codice on‑chain per valutare la solidità di un nuovo progetto DeFi. Quanto più ricco è l’input, tanto più informate saranno le decisioni dell’agente.

Sul fronte della sicurezza, vedremo innovazioni nell’allineamento degli agenti (Agent Alignment), ossia nel garantire che gli obiettivi dell’AI restino coerenti con quelli dell’utente e con norme etiche e regolamentari. È possibile che gli agenti vengano offerti con “certificazioni” di training che escludono strategie eccessivamente rischiose. In parallelo si svilupperanno framework di test più rigorosi: l’equivalente di stress test per agenti AI in scenari di mercato estremi, prima di affidar loro capitali reali (potrebbero nascere veri e propri ambienti di simulazione o “testnet per agenti”).

Un altro fronte è la reg‑tech per agenti: potremmo assistere ai primi AI agent pensati per operare in modo conforme alle normative. Ad esempio, un agente di trading che rispetti determinate regole potrebbe registrare in modo immutabile tutte le decisioni per finalità di audit, rifiutarsi di eseguire operazioni riconducibili a insider trading (se deduce la presenza di informazioni privilegiate) o applicare whitelist/blacklist di asset per vincoli legali. Aziende specializzate potrebbero sviluppare versioni enterprise di questi agenti, con guardrail stringenti, per intercettare la domanda degli operatori istituzionali.

Rischi potenziali e fattori esterni

Nonostante la traiettoria positiva, diversi elementi potrebbero frenare o deviare lo sviluppo del settore:

• Stretta regolamentare: Un incidente clamoroso (per esempio un AI agent che provochi perdite rilevanti a un gran numero di investitori, o che risulti coinvolto in attività di riciclaggio) potrebbe innescare reazioni severe da parte dei regolatori – fino a ipotesi di restrizione sull’uso di software finanziari autonomi o di licenze obbligatorie. Questo potrebbe rallentare il percorso o spingerlo verso configurazioni più underground/decentralizzate. All’opposto, un quadro normativo chiaro e favorevole (alcune giurisdizioni potrebbero proporre sandbox dedicate agli AI agent) avrebbe un effetto accelerante. Il mosaico regolatorio globale sarà determinante.

• Condizioni di mercato: Un pesante bear market crypto nel 2025 potrebbe ridurre l’entusiasmo e i capitali destinati alla sperimentazione con gli AI agent. Se gli investitori escono dai mercati, diminuisce anche la domanda per trader algoritmici sofisticati. In uno scenario di mercato stabile o rialzista, invece, il contesto è più propizio per testare e monetizzare questi sistemi. Si potrebbe anche sostenere che gli agenti siano ancora più utili in fasi di mercato negative, per gestire complessità e rischi; ma l’interesse del grande pubblico tenderebbe comunque a calare se ci fosse meno denaro in gioco.

• Percezione pubblica e fiducia: Un eccesso di casi negativi – agenti che falliscono in modo spettacolare o si comportano in modo “bizzarro” – potrebbe alimentare sfiducia. La credibilità è difficile da costruire e facilissima da perdere, soprattutto con l’AI, che una parte dell’opinione pubblica guarda già con sospetto. La community dovrà valorizzare i casi di successo e, al contempo, essere trasparente sugli insuccessi per mantenere un sentiment complessivo positivo.

Visione di lungo periodo: sintesi tra AI e blockchain

In prospettiva, il fenomeno degli AI agent nel mondo crypto va letto come parte di una sintesi più ampia tra due tecnologie di rottura: l’intelligenza artificiale e la blockchain. La visione di lungo termine è che la blockchain diventi il livello di fiducia dell’AI. Può registrare in modo verificabile ciò che fanno gli agenti autonomi, rendendoli responsabili. Può gestire il trasferimento di valore, dotandoli di agency economica. L’AI, dal canto suo, fornisce intelligenza e automazione ai sistemi decentralizzati, rendendoli più efficienti e usabili.

Entro la fine del 2025 potremmo vedere le prime prove forti che questa sintesi genera qualcosa di realmente nuovo: magari una DAO gestita interamente da AI, capace di ottenere risultati irraggiungibili per un’organizzazione umana, oppure un marketplace decentralizzato in cui agenti AI scambiano servizi fra loro a velocità elevatissima, creando valore in modo autonomo. Saranno esperimenti ancora embrionali, ma abbastanza visibili da suggerire un futuro in cui gli agenti economici autonomi sono parte normale dell’infrastruttura Web3.

In sintesi, la parte restante del 2025 porterà con ogni probabilità il fenomeno degli AI agent fuori dalla fase pionieristica e dentro una vera forgia di validazione. I progetti e gli agenti che ne usciranno vincenti potrebbero costituire l’ossatura di un nuovo paradigma crypto.

L’euforia del primo trimestre si trasformerà in impatto concreto sull’economia digitale, dando sostanza alla promessa che “non è solo hype: questi agenti stanno rivoluzionando crypto e AI”. Se lo scenario evolverà positivamente, al momento di scrivere il report di fine anno guarderemo agli AI agent non più come a un trend separato, ma come a un elemento integrato e scontato dell’ecosistema crypto.